基于时序逆影响的随机游走推荐算法*

相似性计算是协同过滤推荐的关键步骤,针对传统相似性计算认为相似关系是对等的且没有考虑消费顺序和时间间隔的问题,提出了基于时序逆影响的随机游走推荐算法。首先,基于用户时序关联图提出一种新的称为时序逆影响的相似性度量,利用随机游走得到了目标用户近邻集合;其次,利用随机游走在项目时序关联图上进一步改进推荐的多样性和覆盖率。它不但认为用户间相似是不对称的,考虑了用户消费项目的顺序和时间间隔,获得了用户全局的直接和间接近邻,而且考虑了项目间的时序逆影响。通过在真实数据集上的大量试验结果表明,与其他随机游走方法相比,不但能提高推荐性能、缓解数据稀疏,而且通过提高多样性和覆盖率解决了过拟合的问题。     

基于QPSO算法的信号子空间拟合DOA估计

针对信号子空间拟合DOA估计过程中由于需要进行多维非线性搜索而计算量巨大的问题,提出了一种基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化(QPSO)算法的信号子空间拟合测向方法,即在子空间测向中,QPSO算法采用量子位对粒子当前位置进行编码,用量子旋转门实现对粒子最优位置的搜索,用量子非门实现粒子位置的变异以避免早熟.通过典型实际应用,结果表明采用这样新的DOA估计方法是切实可行的,而且精度高、运行速度快、稳定性好,具有很好的推广能力.     

基于属性相似度的属性约简算法

为解决粗糙集属性约简算法存在的诸多问题，从属性相似度出发推导出属性相似度与粒度相似度的一致性，进而提出了一种基于属性相似度的属性约简算法，主要包括采用分明矩阵法求条件属性集的约简，核的求取，可省属性的相似度计算和最简约简的求出等步骤，仿真与对比分析表明其计算简便、效果显著。     

基于波前像差的图像质量评价方法研究

图像质量评价的研究已成为图像信息工程的基础技术之一。由于图像的最终接受者是人,所以评价图像质量应反映出人类的主观视觉感知。为构造一种符合人眼视觉特性的图像质量评价方法,利用点扩散函数针对人眼建立了含有波前像差信息的图像视觉评价模型,并用此模型分别对添加不同噪声的图像进行图像质量评价。实验结果表明,该方法是可行的、有效的,不同的人眼对同一幅图像的评价存在有差异,人眼波前像差越小观察到的图像越清晰。该方法不仅能够在评价图像质量时准确反映人眼的主观感知,而且能够直观地呈现不同人眼实际看到的图像。     

基于小波变换和NMF的人脸识别方法的研究

为了克服PCA、ICA等传统方法在人脸图像特征抽取时存在速度慢、识别率低的缺点，该文提出了一种将非负矩分解思想应用于人脸特征提取的算法。利用小波变换对人脸图像进行分解，对其中包含主要信息的低频子带运用NMF构造特征子空间，在子空间内实现识别。实验结果表明，该方法实用、有效，减少了计算量，提高了系统的识别率，使识别率达到90％以上，有着广泛的研究价值和应用 前景。     

抑制空间行波管三阶交调失真的信号注入技术

为了抑制空间行波管非线性特性产生的交调失真,本文通过理论分析、计算机仿真和实验验证,分别研究了谐波、交调和混合信号注入技术对空间行波管三阶交调（IM3）分量的抑制情况。实验结果表明：IM3注入技术能够得到25.2 dB的IM3最大抑制量,明显大于谐波注入技术的12.7 dB,两者对IM3失真分量的抑制效果都很良好,且就窄带空间行波管而言IM3注入技术比谐波注入技术更具优势。通过进一步仿真实验,证明双IM3注入技术可以在两个IM3频率处分别产生46 dB和53 dB的最佳抑制量,且混合注入谐波和交调信号也能最大抑制36.9 dB。     

关于成象可视化技术

可社化技术是近几年发展起来的新兴学科之一，也是实现成象测井的重要手段，它通过表面造型的方法将三维数据影射到二维象平面上，断层图象可经过插值处理提高三维数据的显示效果。     

采用PSO算法对低压断路器的低能耗优化设计

在低压断路器的低能耗设计中,参数设置通常采用经验方式选取,因而很难实现能耗最低化。为此,在分析HSW6低压断路器能耗的数学物理模型的基础上,提出一种采用粒子群算法(PSO)进行低能耗参数优化设计的方法。首先对断路器的额定电流和内部功耗、铜耗、触头数、触头电阻等影响因素进行分析与建模,并转换成求解这一组参数的最优值问题;然后采用自适应PSO算法进行全局寻优得到参数最优解。实际应用表明,该文提出的基于PSO算法的低能耗参数优化设计方法不仅能实现断路器低能耗设计要求,而且提高了设计效率。     

透视三点问题贝叶斯解法(BP3P)及其推广

透视三点问题(Perspective-Three-Point,P3P)是计算机视觉与摄影测量学领域的经典问题,在目标定位、视觉测量、虚拟现实及目标姿态计算等方面有重要的应用.提出基于贝叶斯的P3P问题新解法(BP3P).从三控制点所确定的支撑平面出发,证明确定支撑平面是求解P3P问题的充要条件,并提出基于贝叶斯的支撑平面计算方法.利用从三控制点计算出的角度、长度比例等几何约束,通过归一化高斯函数来对其似然概率进行建模,并在高斯半球面上搜索最大似然概率求解支撑平面法向量.最后通过任意两控制点实际距离为参考计算平面的距离,确定支撑平面.对BP3P算法进行推广,能处理一般性平面几何约束,实现视觉定位.利用三组真实图像实验对算法进行验证.实验一的结果表明该算法不仅能解决P3P问题,还能对其多解现象进行分析.在实验二与实验三,算法利用一般性几何约束成功实现平面目标准确定位.     

用神经网络识别水泥胶结质量

采用双发双收补偿声系可剔常规水泥胶结测井（ＣＢＬ）曲线的误差，对于水泥胶结质量的识别，人工神经网络优于统计方法，采用带有非线性连接权扔二层前馈神经网络能实地完成水泥胶结质量的识别。